Model Selection and Multi-Model Inference pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Kenneth P. Burnham

出品人:

页数:514

译者:

出版时间:2010-12-1

价格:USD 109.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781441929730

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• 统计建模
• 模型选择
• 多模型推断
• 贝叶斯方法
• 模型平均
• 信息准则
• 假设检验
• 预测
• 机器学习
• 统计推断

《统计建模的艺术与实践：从数据洞察到预测未来》 在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼出有价值的洞察，并基于这些洞察做出精准的预测，是科学研究、商业决策乃至社会发展的核心挑战。本书《统计建模的艺术与实践：从数据洞察到预测未来》正是为了应对这一挑战而诞生的。它并非简单罗列枯燥的公式和算法，而是深入探讨统计建模这一强大工具的本质、精髓及其在实际应用中的无限潜力。 本书的目标读者群广泛，既包括了对统计学理论有浓厚兴趣的研究者，也包括了希望提升数据分析能力，在各自领域寻求突破的从业人员。无论您是初次接触统计建模的新手，还是在建模实践中遇到瓶颈的资深专家，本书都将为您提供一条清晰的学习路径和丰富的实践指导。 第一部分：理解建模的基石——认识数据与问题 在开始构建任何模型之前，深入理解数据的特性以及需要解决的实际问题至关重要。本部分将带领读者回归统计建模的源头，强调数据探索与问题定义的关键作用。 第一章：数据之舞：探索、清洗与理解 数据是模型的地基，其质量直接影响模型的可靠性。本章将详细介绍如何对原始数据进行全面而细致的探索性数据分析（EDA）。我们将学习如何运用可视化技术，如散点图、直方图、箱线图等，直观地揭示数据的分布特征、变量间的潜在关系以及异常值的存在。 数据清洗是模型构建的必要步骤，本章将涵盖处理缺失值、异常值、重复值以及数据格式不一致等常见问题的系统方法。我们将探讨不同的 imputation 技术（均值填充、中位数填充、回归填充、多重插补等）的适用场景与优劣，以及如何识别和处理离群点，确保输入模型的数据尽可能准确和完整。 理解变量的类型（分类变量、数值变量）、分布（正态分布、泊松分布、二项分布等）以及它们之间的相关性，是后续模型选择的基础。本章将深入讲解这些概念，并提供实用的工具和技巧来评估和描述变量的特性。 第二章：从需求出发：明确建模目标与问题类型 成功的建模始于清晰的问题定义。本章将引导读者学会如何将模糊的业务需求或科学问题转化为可量化的统计建模目标。 我们将区分不同类型的建模问题，包括： 预测性建模 (Predictive Modeling): 旨在根据历史数据预测未来的观测值，例如销售预测、用户流失预测、股票价格预测等。 描述性建模 (Descriptive Modeling): 旨在解释观测到的现象，揭示变量间的关系，例如市场细分、风险因素分析、因果推断等。 诊断性建模 (Diagnostic Modeling): 旨在理解某个事件发生的原因，例如故障原因分析、欺诈检测的根本原因分析等。 规范性建模 (Prescriptive Modeling): 旨在提供最优决策建议，以达到某种目标，例如资源优化配置、投资组合优化等。 理解问题的本质有助于我们选择最合适的建模方法和评估指标。本章将强调在建模初期充分沟通、明确期望的重要性。 第二部分：统计建模的工具箱——掌握核心方法与技术 本部分将系统介绍统计建模领域的核心方法和技术，从经典的统计模型到现代的机器学习算法，帮助读者构建起丰富的建模知识体系。 第三章：线性模型的基石：回归分析的深度探索 回归分析是最基本、最常用的统计建模技术之一。本章将从简单线性回归出发，逐步深入到多元线性回归。我们将详细讲解模型的假设、参数估计（最小二乘法）、假设检验以及置信区间的构建。 “过拟合”与“欠拟合”是模型性能的两个主要敌人。本章将引入正则化技术，如Lasso和Ridge回归，来解决高维数据中的过拟合问题，提升模型的泛化能力。 此外，我们将探讨非线性回归模型，如多项式回归，以及如何处理分类自变量（哑变量编码）。 第四章：分类的艺术：逻辑回归与判别分析 当目标变量是离散的分类变量时，回归分析不再适用。本章将聚焦于分类建模，重点介绍逻辑回归（Logistic Regression）。我们将深入理解逻辑回归的概率模型、似然函数以及参数估计方法（最大似然估计）。 Sigmoid函数、Logit变换、Odds Ratio等关键概念将得到详细解释，帮助读者理解模型如何将线性组合转化为概率。 本章还将简要介绍其他经典的分类方法，如线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA），对比它们与逻辑回归的异同。 第五章：理解离散数据：泊松回归与生存分析 对于计数型数据（如事件发生的次数）或二元/多元事件的发生情况，泊松回归和相关模型是理想的选择。本章将讲解泊松回归的原理，以及广义线性模型（GLM）的框架，它能够灵活地处理不同分布的因变量。 当关注事件发生的时间或某个时间点之前的事件发生率时，生存分析（Survival Analysis）便成为必要。本章将介绍Kaplan-Meier曲线、Log-rank检验以及Cox比例风险模型，用于分析生存时间数据，例如患者的生存期、设备的寿命等。 第六章：模型复杂度与性能：决策树、集成学习与支持向量机 进入机器学习的范畴，本章将介绍非参数模型，它们能够捕捉更复杂的非线性关系。 决策树 (Decision Trees): 从直观的树形结构理解数据划分过程，学习如何构建剪枝策略来避免过拟合。 集成学习 (Ensemble Learning): 探索如何通过组合多个弱学习器来构建强大的预测模型。我们将深入讲解随机森林（Random Forests）和梯度提升（Gradient Boosting，如XGBoost、LightGBM）的核心思想、算法原理和调优技巧。 支持向量机 (Support Vector Machines, SVM): 介绍其在高维空间中寻找最优超平面以进行分类或回归的原理，并探讨核函数的应用。 第七章：无监督学习的奥秘：聚类与降维 并非所有建模都需要明确的目标变量。本章将介绍无监督学习技术，用于从数据中发现隐藏的结构和模式。 聚类分析 (Clustering): 学习K-Means、层次聚类等算法，将相似的数据点分组，例如客户细分、文档分组等。 降维技术 (Dimensionality Reduction): 介绍主成分分析（PCA）和t-SNE等方法，用于减少数据的维度，同时保留尽可能多的信息，从而方便可视化和后续的建模。 第三部分：建模的进阶之路——评估、优化与应用 拥有了丰富的建模工具，如何有效地评估模型的性能，如何进行模型调优，以及如何将其成功应用于实际问题，是本书的重点。 第八章：度量模型的好坏：评估指标与交叉验证 一个模型的“好”与“坏”并非绝对，需要恰当的评估指标。本章将详细介绍针对不同建模任务的评估指标，包括： 回归任务: R-squared, Adjusted R-squared, Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE)等。 分类任务: Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC曲线, AUC值, Confusion Matrix等。 为了获得对模型泛化能力的更可靠估计，避免“过拟合”训练集，本章将深入讲解交叉验证（Cross-Validation）技术，包括k折交叉验证、留一法交叉验证等。 第九章：精益求精：模型调优与超参数搜索 多数模型都存在需要人为设定的“超参数”。本章将指导读者如何有效地调整这些超参数，以达到最佳的模型性能。 我们将介绍系统性的超参数搜索技术，如网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search），以及更高级的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）方法。 本章还将讨论特征工程（Feature Engineering）在模型性能提升中的关键作用，包括特征创建、特征转换、特征选择等。 第十章：模型选择的智慧：从单一模型到多模型融合 在面对复杂问题时，单一模型往往难以达到最优。本章将探讨如何进行“模型选择”（Model Selection），即在多个候选模型中找到最适合当前问题的模型。 我们将深入研究“多模型推断”（Multi-Model Inference）的思想，强调在科学研究和实际应用中，考虑多个具有竞争力的模型，而非仅仅追求“最佳”单一模型的重要性。 我们将学习模型平均（Model Averaging）技术，如信息准则（AIC, BIC）引导的模型加权，以及贝叶斯模型平均（Bayesian Model Averaging, BMA），如何在不确定性中做出更鲁棒的决策。 本章还将简要介绍模型解释性（Model Interpretability）的重要性，以及如何在追求预测性能的同时，理解模型的决策过程。 第十一章：案例研究：统计建模在各领域的实践 理论结合实践是掌握建模技能的最终途径。本章将通过一系列精心挑选的案例研究，展示统计建模如何在不同领域发挥重要作用。 我们将涵盖金融领域的风险建模、市场预测；医疗健康领域的疾病诊断、药物疗效分析；市场营销领域的客户行为分析、个性化推荐；以及工业领域的质量控制、故障预测等。 每个案例研究都将详细说明问题的提出、数据的准备、模型的选择与构建、结果的解释以及模型带来的实际价值。 第十二章：展望未来：新兴技术与建模趋势 统计建模领域日新月异，新的技术和方法不断涌现。本章将对当前统计建模的最新发展趋势进行展望。 我们将探讨深度学习（Deep Learning）在处理复杂数据（如图像、文本、序列数据）方面的强大能力，以及它与传统统计建模的结合点。 此外，还将触及可解释AI（Explainable AI, XAI）、因果推断（Causal Inference）的最新进展，以及在现实世界中越来越重要的模型部署与监控（Model Deployment and Monitoring）议题。 《统计建模的艺术与实践：从数据洞察到预测未来》不仅仅是一本书，它更是您踏上数据科学之旅、解锁数据价值、做出更明智决策的忠实伙伴。通过本书的学习，您将不仅掌握统计建模的强大工具，更能培养出洞察数据、解决复杂问题的科学思维与实践能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

最后两章留下来以后再说吧

评分☆☆☆☆☆

最后两章留下来以后再说吧

评分☆☆☆☆☆

最后两章留下来以后再说吧

评分☆☆☆☆☆

最后两章留下来以后再说吧

评分☆☆☆☆☆

最后两章留下来以后再说吧